运行tensorboard --logdir YOLOv11-Experiments以可视化损失曲线、指标等。 Weights and Biases (wandb):如果您像我一样喜欢详细的实验跟踪,将YOLOv11连接到wandb: pipinstall wandb 然后,登录wandb并启用跟踪: model.train(data='custom_dataset.yaml',project='...
导出数据集:选择YOLOv11格式并导出数据集,包括图像和相应的注释文件。 微调YOLOv11 设置环境 确保已安装以下内容: Python 3.10 PyTorch Ultralytics YOLOv11仓库 微调步骤 克隆YOLOv11仓库 git clone https://github.com/sh-aidev/yolo-finetuning.gitcd yolo-finetuning ...
4. 配置YOLOv11进行微调 微调YOLOv11需要精确性,这就是配置文件的作用。我了解到理解这些文件中的参数至关重要——一个被忽视的设置可能会严重影响性能。让我们来看看在为您项目配置YOLOv11时真正重要的内容。 关键配置参数 YOLOv11使用YAML配置文件来定义数据集路径、类别和其他关键设置。以下是一个简单但有效的示...
cv2.imshow('YOLOv10 Object Detection',frame)ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows() 结果如下: 2、使用YOLOv10进行区域计数 区域计数可以对指定区域内的对象进行计数,这个例子演示了如何使用YOLOv10对定义区域中的对象进行计数。 定义区域和设置模型 代码语言:javascrip...
总之,微调YOLO模型是一个系统性工程,需要综合考虑数据集选择、超参数设置以及评估指标等多个方面。只有遵循科学合理的微调原则,才能使YOLO模型在特定任务中发挥出最佳性能,为图像识别和对象检测带来更加准确可靠的结果。 二、数据准备与处理 2.1 选择合适的数据集 ...
本指南旨在引导您为自身任务微调YOLOv11。我将分享我个人认为有效的步骤,附带详细代码、真实案例及实用建议。 一、引言 本指南旨在引导您为自身任务微调YOLOv11。我将分享我个人认为有效的步骤,附带详细代码、真实案例及实用建议。内容包括: 如何专业地设置您的环境。
1.2 微调的重要性与优势 微调(Fine-tuning)是深度学习模型优化过程中不可或缺的一环,尤其对于像YOLOv11这样复杂的模型而言,微调更是提升模型性能的关键步骤。通过微调,我们可以使预训练的模型更好地适应特定任务或数据集,从而获得更高的准确性和鲁棒性。
微调动物关键点的姿态模型可能具有挑战性,需要微调多个超参数。幸运的是,YOLOv8 在模型微调期间提供了相当多的超参数自定义。准确地说,我们将微调以下 YOLOv8 姿势模型: YOLOv8m(中) YOLOv8l(大) 此外,通过比较 YOLOv7 和MediaPipe姿态模型之间的推理结果,查看我们深入的人体姿态分析。
微调是利用预训练模型（例如YOLO）并对其进行调整，以使其在特定的自定义数据集上表现更佳。尽管基础YOLO模型功能强大，但它可能不具备检测特定物体（例如植物叶子上的铁锈）的能力。通过微调，我们可以使用有限的数据量来调整高性能模型，以满足我们的独特需求。微调并非从零开始训练模型（这需要大量资源），而是利用模型...
从0开始搭建部署YOLOv11,环境安装+推理+自定义数据集搭建与训练,草履虫都能听懂!-深度学习丨计算机视觉丨YOLO 1154 19 01:21:26 App 【目标检测】YOLOv11零基础入门教程 | 全网中文区最用心的必看YOLOv11目标检测教程!| 入门篇 397 16 54:34 App YOLOV8和YOLOV12写论文用哪个好?十分钟搞懂YOLOV12算法...